由华裔女科(kē)學(xué)家、“人工智能(néng)教母”李飞飞联合领导的斯坦福大學(xué)以人為(wèi)本人工智能(néng)研究所近日发布了《2024年人工智能(néng)指数报告》。与往年不同，今年的版本在内容、规模和范围上都超过往年，反映出人工智能(néng)在人类日常生活中日益增長(cháng)的重要性。新(xīn)报告揭示了2023年人工智能(néng)行业的十大主要趋势，其中中國(guó)大模型数位居世界第二。

人工智能(néng)在某些任務(wù)上胜过人类，但并非在所有(yǒu)任務(wù)上。人工智能(néng)已在多(duō)项基准测试中超越人类，包括在图像分(fēn)类、视觉推理(lǐ)和英语理(lǐ)解方面。然而，它在竞赛级数學(xué)、视觉常识推理(lǐ)和规划等更复杂的任務(wù)上依然落后于人类。

产业界继续主导人工智能(néng)前沿研究。2023年，产业界产生了51个著名的机器學(xué)习模型，而學(xué)术界只贡献了15个。2023年，产學(xué)合作产生了21个著名模型，创下新(xīn)高。此外，108个新(xīn)发布的基础模型来自产业界，28个来自學(xué)术界。

前沿模型变得更加昂贵。根据《人工智能(néng)指数报告》估计，最先进人工智能(néng)模型的训练成本已达到了前所未有(yǒu)的水平。例如，OpenAI的GPT-4使用(yòng)了价值约7800万美元的算力进行训练，而谷歌的Gemini Ultra花(huā)费了1.91亿美元的算力。

美國(guó)领先中國(guó)、欧盟和英國(guó)，成為(wèi)顶级人工智能(néng)模型的主要开发國(guó)家。2023年，61款著名人工智能(néng)模型来自美國(guó)机构，数量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超过欧盟的21款和中國(guó)的15款。

目前严重缺乏对大语言模型负责任的可(kě)靠和标准化评估。人工智能(néng)指数的新(xīn)研究表明，负责任的人工智能(néng)报告严重缺乏标准化。包括OpenAI、谷歌和Anthropic在内的领先开发公司主要根据不同的负责任的人工智能(néng)基准测试其模型。这种做法使得系统地比较顶级人工智能(néng)模型的风险和局限性的努力变得复杂。

生成式人工智能(néng)投资飙升。尽管去年人工智能(néng)私人投资总额有(yǒu)所下降，但对生成式人工智能(néng)的投资却大幅增長(cháng)，从2022年起增長(cháng)了近八倍，达到252亿美元。生成式人工智能(néng)领域的主要参与者，包括OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection，均进行了融资。

人工智能(néng)使工人更有(yǒu)效率，并带来更高质量的工作。2023年，多(duō)项研究评估了人工智能(néng)对劳动力的影响，表明人工智能(néng)使工人能(néng)够更快地完成任務(wù)，并提高他(tā)们的产出质量。

人工智能(néng)崛起推动科(kē)學(xué)进步的速度愈发迅猛。2022年，人工智能(néng)才被正式用(yòng)于科(kē)學(xué)发现领域。然而，短短一年后，从优化算法排序效率的AlphaDev到革新(xīn)材料发现流程的GNoME，我们见证了更為(wèi)重要的、科(kē)學(xué)的相关人工智能(néng)应用(yòng)的问世。

美國(guó)的人工智能(néng)法规数量呈现出急剧增加的趋势。在过去的一年和五年里，人工智能(néng)相关的法规数量显著增加。到2023年，人工智能(néng)相关法规从2016年的一项增加到25项。仅去年一年，人工智能(néng)相关法规总数就增長(cháng)了56.3％。

在全球范围内，公众对人工智能(néng)的潜在影响有(yǒu)了更為(wèi)深刻的认识，同时伴随着日益增長(cháng)的紧张情绪。益普索（Ipsos）的最新(xīn)调查揭示，过去一年中，认為(wèi)人工智能(néng)将在未来三到五年内深刻改变其生活的受访者比例从60％跃升至66％。（马旭）